Business and Economics Research Journal Volume 6 Number 1 2015 pp. 63-77 ISSN: 1309-2448 www.berjournal.com Đmalat Performansı Ölçümü Đçin Alternatif Bir Yaklaşım: Tercih Đndeksi (PSI) Yöntemi Gökhan Akyüz a Salih Aka b a Assoc. Prof., Akdeniz University, Faculty of Economics and Administrative Sciences, Department of Business Administration, Antalya, Turkiye, [email protected]b Res. Assist., Akdeniz University, Faculty of Economics and Administrative Sciences, Department of Business Administration, Antalya, Turkiye, [email protected]Abstract: The manufacturing firms have to monitor their performance to maintain competitive advantages and sustain improvements. In this study, an approach based on Preference Selection Index (PSI) is proposed to calculate the manufacturing performance index at a specific time interval. Unlike many methods in the literature, this method offers a systematic approach with simple calculations without the need to determine the relative weights of the criteria. The application was performed in three separate production lines of the company in the glass industry and improvements in the performance of the lines for eight-month period of time were analyzed. Keywords: Manufacturing performance, preference selection index method, performance index. JEL Classification: M11, L61 Öz: İmalatçı firmaların rekabetçi özelliklerini koruyabilmeleri ve gelişimlerini sürdürebilmeleri için performanslarını sürekli olarak takip etmeleri gerekmektedir. Bu çalışmada, belirli bir zaman aralığında imalat performans indekslerini hesaplamak amacıyla Tercih İndeksi (Preference Selection Index – PSI) yöntemine dayalı bir yaklaşım önerilmiştir. Yöntem, literatürdeki birçok yöntemin aksine kriterlerin görece ağırlıklarını belirlemeye ihtiyaç duymadan, basit hesaplamalarla sistematik bir çözüm sunmaktadır. Uygulama cam sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın üç ayrı imalat hattı için yapılmış ve sekiz aylık dönemde hatların performans gelişimi incelenmiştir. Anahtar Sözcükler: İmalat performansı, tercih indeksi yöntemi, performans indeksi. JEL Sınıflandırması: M11, L61 An Alternative Approach for Manufacturing Performance Measurement: Preference Selection Index (PSI) Method
16
Embed
An Alternative Approach for Manufacturing Performance ......VZA, AHP destekli TOPSIS ve GRA yöntemleriyle çözülen üç örnek PSI ile de çözülerek benzer sonuçlara ulaşılmıştır.
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Business and Economics Research Journal Volume 6 Number 1 2015
pp. 63-77
ISSN: 1309-2448
www.berjournal.com
Đmalat Performansı Ölçümü Đçin Alternatif Bir Yaklaşım: Tercih Đndeksi (PSI) Yöntemi
Gökhan Akyüza Salih Akab
a Assoc. Prof., Akdeniz University, Faculty of Economics and Administrative Sciences, Department of Business Administration,
Abstract: The manufacturing firms have to monitor their performance to maintain competitive
advantages and sustain improvements. In this study, an approach based on Preference Selection Index
(PSI) is proposed to calculate the manufacturing performance index at a specific time interval. Unlike
many methods in the literature, this method offers a systematic approach with simple calculations
without the need to determine the relative weights of the criteria. The application was performed in
three separate production lines of the company in the glass industry and improvements in the
performance of the lines for eight-month period of time were analyzed.
Keywords: Manufacturing performance, preference selection index method, performance index.
JEL Classification: M11, L61
Öz: İmalatçı firmaların rekabetçi özelliklerini koruyabilmeleri ve gelişimlerini sürdürebilmeleri
için performanslarını sürekli olarak takip etmeleri gerekmektedir. Bu çalışmada, belirli bir zaman
aralığında imalat performans indekslerini hesaplamak amacıyla Tercih İndeksi (Preference Selection
Index – PSI) yöntemine dayalı bir yaklaşım önerilmiştir. Yöntem, literatürdeki birçok yöntemin aksine
kriterlerin görece ağırlıklarını belirlemeye ihtiyaç duymadan, basit hesaplamalarla sistematik bir çözüm
sunmaktadır. Uygulama cam sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın üç ayrı imalat hattı için yapılmış
ve sekiz aylık dönemde hatların performans gelişimi incelenmiştir.
Anahtar Sözcükler: İmalat performansı, tercih indeksi yöntemi, performans indeksi.
JEL Sınıflandırması: M11, L61
An Alternative Approach for Manufacturing Performance Measurement: Preference Selection Index (PSI) Method
İmalat Performansı Ölçümü İçin Alternatif Bir Yaklaşım: Tercih İndeksi (PSI) Yöntemi
Business and Economics Research Journal
6(1)2015
64
1. Giriş
Günümüz rekabet ortamında firmaların varlıklarını sürdürebilmeleri, doğru işleri doğru
şekilde yapmalarına ve kendilerini sürekli geliştirmelerine bağlıdır. Gelişimin sağlanabilmesi ve
yönetilebilmesi, içsel ve dışsal performansın sürekli izlenmesi ve gerekli durumlarda, doğru eylem ve önlemlerin uygulamaya geçirilmesiyle mümkündür (Akyüz, 2006: 3). Firma
performansının geliştirilmesinde ve rekabetçiliğinin artırılmasında imalat önemli bir unsur
olarak görülmektedir. İmalatta üstünlük elde etmek isteyen firma ilk adımda, rekabetçi
önceliklerini ve rakiplerine göre durumunu tespit etmeli; ikinci adımda ise imalat gücünü
geliştirecek veya sürdürecek kritik imalat uygulamalarını belirlemelidir (Leachman, Pegels ve
Shin, 2005: 851). Burada kritik karar ve eylemlerin doğru seçimi ve etkin uygulanması firmanın
imalat yapabilirliğini arttırabilmekte; bu da, firmanın rekabetçi konumunu güçlendirmektedir
(Akgül, 2011: 174). Dolayısıyla, imalatçı firmalar mevcut durumlarını analiz etmek,
kıyaslamalar yapmak ve iyileştirilecek alanları belirlemek için çeşitli yöntemlerle imalat
performanslarını ölçmektedirler.
Bilindiği gibi performans, genel anlamda amaçlanan ve planlanan etkinlikler sonucunda
elde edilen değeri nicel ya da nitel olarak belirleyen bir kavramdır (Akal, 2005: 17). Benzer
şekilde imalat performansı da imalat sürecinin başarısını nitel veya nicel olarak belirleyen bir
kavram olarak düşünülebilir ve belirli bir zaman dilimi içerisinde imalat sürecinde
gerçekleştirilen faaliyetlerin bir sonucu olarak tanımlanabilir.
Performans ölçüm sistemlerindeki gelişmelere paralel olarak, imalat performansının
ölçümünde de 1960’larda maliyet, 1970’lerde verimlilik, 1980’lerde kalite ve 1990’lardan
sonra çok boyutluluk üzerine odaklanılmıştır (Hon, 2005: 139). Özellikle tüketici yönelimli
pazarlama anlayışının gelişimi ile birlikte rekabette ön plana çıkan kalite, teslim süresi,
müşteri memnuniyeti, güvenilirlik, maliyet gibi birçok faktör ölçüm sistemlerinde de kullanılmaya başlanmıştır. Farklı birimlerle ifade edilebilen ve/veya zaman zaman birbiriyle
çelişebilen bu faktörleri birlikte değerlendiren yaklaşımlar gerek akademik dünyada gerekse
uygulamada önerile gelmektedir. Zira bugünkü imalat işletmelerinin en önemli konularından
biri etkili ölçüm konusudur (Jain, Triantis ve Liu, 2011: 616).
Bu çalışmada, Tercih İndeksi (Preference Selection Index –PSI) yöntemine dayalı
alternatif bir performans indeksi hesaplama metodolojisi önerilmiştir. TOPSIS, Analitik
Hiyerarşi Prosesi (AHP), VIKOR vb tekniklerde olduğu gibi göstergelerin ağırlıklandırılmasına
gerek duymayan bu metodoloji, az hesaplama ile sistematik ve mantıksal bir değerlendirme
yapma imkanı sunmaktadır. Çalışma genel hatlarıyla şu bölümlerden oluşmaktadır: ikinci
bölüm, imalat performansını ölçmede kullanılan boyut ve yöntemlere ilişkin literatür taramasına ayrılmıştır. PSI metodolojisine ve literatürden örneklere üçüncü bölümde yer
verilmiştir. Dördüncü bölüm uygulama bölümüdür. Bu bölümde cam sektöründe faaliyet
gösteren bir firma üzerinde yapılan uygulamanın adımları anlatılmış, firma imalat hatlarının
aylar itibariyle performans indeksleri hesaplanmış ve elde edilen bulgular değerlendirilmiştir.
Bu bölüm başlığı altında ayrıca, AHP ve TOPSIS yöntemleri kullanılarak ölçülen performans
skorları ile PSI sonuçlarının karşılaştırması yapılmıştır. Çalışmaya ilişkin genel
değerlendirmeler ve geliştirilebilir yönler ise sonuç bölümünde ele alınmıştır.
G. Akyuz - S. Aka
Business and Economics Research Journal
6(1)2015
65
2. İmalat Performansı Ölçümünde Kullanılan Boyut ve Yöntemler
Performans ölçümüne olan ilgi, F.W. Taylor’un, işçi ücretleri ile verimlilikleri arasında
ilişki kurulmasını önerdiği Bilimsel Yönetimin İlkeleri çalışması ile başlamış ve günümüze kadar
artarak devam etmiştir (Amaratunga ve Baldry, 2002: 327). Ölçüm sistemlerinde uzun yıllar finansal göstergeler hakim olmuş, rekabet koşullarındaki değişikliklerle birlikte bu
göstergelerin başarı değerlendirmede tek başına yeterli olmadığı görülmüştür (Kennerly ve
Neely, 2002: 1223). Diğer taraftan, parasal birimlerle ifade edilen bu göstergelerin, yapısal
özellikleri yansıtmaktan uzak, kısa dönemli göstergeler olması, karar vericilerin imalat
sistemlerini sürekli olarak izlemesini, kontrol etmesini ve iyileştirmesini kısıtlamaktadır (Yang,
Chuang ve Huang, 2009: 1370). Bu nedenlerle ölçüm sistemlerinin farklı boyut ve göstergeleri
bir arada değerlendirecek şekilde geliştirilmesi gerekmiştir. Kullanılan boyut ve göstergeler ise
firmanın stratejik amaç ve faaliyette bulunduğu çevrenin rekabet şartlarına uygun olarak
seçilmektedir (Chen, 2008: 380).
Literatürdeki çalışmaların rekabet kriterlerini de yansıtır şekilde genellikle şu beş boyut
üzerine yoğunlaştığı görülmektedir: kalite, esneklik, verimlilik, maliyet, teslimat (Tablo 1).
Bakış açısına göre farklı şekillerde değerlendirilebilen kalite, en genel hali ile sunulan
ürünlerin, müşteri istek ve beklentilerini karşılaması, spesifikasyonlara uygun ve hatasız
olması şeklinde tanımlanır. Literatürde kalite boyutu, kalite oranı, ilk seferde hatasız üretim oranı/miktarı, hata oranı, yeniden işleme oranı, spesifikasyonlara uygunluk, hurda oranı,
tüketici şikayetleri gibi göstergelerle ölçülmektedir (Eswaramurthi ve Mohanram, 2013;
Parthiban ve Goh, 2011; Chen, 2008; Yang vd., 2009; Lo ve Pushpakumara, 1999; Chan vd.,
İmalat Performansı Ölçümü İçin Alternatif Bir Yaklaşım: Tercih İndeksi (PSI) Yöntemi
Business and Economics Research Journal
6(1)2015
66
İmalat esnekliği, pazarda meydana gelen değişikliklere hızla adapte olabilme, farklı ürün
karmalarını farklı miktarlarda üretebilme ve tesisleri genişletebilme yeteneği olarak
tanımlanmaktadır (Akgül, 2011: 177). Bu boyutun ölçümünde genellikle ürün çeşitliliği veya
sayısı, hacim, ürün, süreç, makine ve rota esnekliği gibi göstergeler kullanılmaktadır (Yang vd., 2009; Lo ve Pushpakumara, 1999; Parthiban ve Goh, 2011; Chan vd, 2002; Sarkis, 2003;
Corbett ve Claridge, 2002; Yurdakul, 2002; Chin ve Saman, 2004; Christiansen vd, 2003).
Üretimde kullanılan girdilerle çıktılar arasındaki ilişkiyi yansıtan verimlilik, kaynakların
ne derece etkin kullanıldığını gösteren bir boyuttur. Verimlilik ölçümünde Çıktı/Girdi oranı,
direkt işgücü verimliliği, verimlilik indeksi, tüm ekipman etkinliği (OEE) gibi göstergelerden
yararlanılmaktadır (Eswaramurthi ve Mohanram, 2013; Yu ve Hu, 2010; Ahmad ve Dhafr,
2002; Agrell ve West, 2001; Kodali vd., 2004).
Amaçları gerçekleştirmeye dönük faaliyetlerin mümkün en az maliyetle yapılması
istenir. Bu nedenle maliyet, her dönem önemli bir performans boyutu olmuştur. Bu boyut
genellikle hammadde, stok, zaman, işgücü, kalite gibi maliyet kalemlerinin performansını ölçen göstergelerle ölçülmektedir (Jain vd., 2011; Christiansen vd., 2003; Chin ve Saman,
2004; Yang vd., 2009; Parthiban ve Goh, 2011; Yu ve Hu, 2010; Kodali vd., 2004).
Siparişlerin eksiksiz ve zamanında teslim edilmesi müşteri tatminini artırılmasında
önemli bir unsurdur. Teslimat boyutunun ölçümünde sipariş ve teslimat arasındaki zaman,
zamanında teslim oranı, dağıtım hızı, ortalama teslimat gecikmesi, birim üretim zamanı gibi
göstergeler kullanılmaktadır (Yang vd., 2009; Kazan vd., 2006; Christiansen vd., 2003; Chin ve
Bu beş boyuta ek olarak, çalışma özelinde stok (Yu ve Hu, 2010; Kodali vd., 2004),
yenilikçilik (Chin ve Saman, 2004; Gomes, Yasin ve Lisboa, 2006; Corbett ve Claridge, 2002),
güvenilebilirlik (Yurdakul, 2002) gibi farklı boyutlar da incelenebilmektedir.
Performans ölçümünün gerçekleştirilmesinde kullanılan yöntemler de doğal olarak
farklılaşmaktadır. Örneğin, Chan vd. (2002), performans değerlendirmede bulanık karar
modelini; Agrell ve West (2001), verimlilik indekslerini; Ahmad ve Dhafr (2002) ve
Eswaramurthi ve Mohanram (2013), tüm ekipman etkinliği (OEE) formülasyonunu; Kodali vd.
(2004) ve Chen (2008), göstergelerden hareketle hesapladıkları performans skor
denklemlerini; Jain vd. (2011) veri zarflama analizini kullanmışlardır. Nitel ve nicel kriterleri
birlikte değerlendirmede sıklıkla yararlanılan Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve Analitik Ağ
Prosesi (AAP) performans ölçümünde de yaygın olarak uygulanmıştır (Lo ve Pushpakumara,
1999; Bititçi vd., 2001; Yurdakul, 2002; Sarkis, 2003; Yang vd., 2009; Parthiban ve Goh, 2011).
Yu ve Hu (2010), beş ayrı imalat tesisinin performans değerlendirmesini bulanık TOPSIS yöntemi ile gerçekleştirmiştir. Bazı çalışmalarda ise anket uygulaması sonucu elde edilen
verilerden hareketle performans ölçüm ve değerlendirmesi yapılmıştır (Chenhall, 1996;
Ahmed ve Dhafr 2002; Corbett ve Claridge, 2002; Christiansen vd., 2003; Chin ve Saman,
2004; Kazan vd., 2006).
Literatürde, burada örneklendirilenler dışında performans ölçümünde kullanılan farklı
birçok yöntem ve teknik bulunmaktadır. Bu çalışmanın temelini oluşturan ve aşağıda
detaylandırılan PSI’ın performans değerlendirmesi alanında kullanılabilecek yeni bir yöntem
olduğu düşünülmektedir.
G. Akyuz - S. Aka
Business and Economics Research Journal
6(1)2015
67
3. Tercih İndeksi (PSI)
PSI, Maniya ve Bhatt (2010) tarafından çok kriterli karar verme problemlerinin çözümü
için geliştirilmiş bir yöntemdir. Literatürde yer alan çok kriterli karar verme yöntemlerinin
birçoğunda kriterler veya kriter ağırlıkları arasında görece önemleri belirlemek ve karmaşık hesaplamalar yapmak gerekir. PSI yöntemi, kriterlerin nispi önemlerini belirlemeyi
gerektirmeden, basit ve sistematik bir hesaplama ile çözüme ulaşmaktadır. Yöntemde, genel
tercih değeri kullanılarak her bir alternatif için tercih indeksi (Ij) hesaplanır ve değeri yüksek
olan alternatif en iyi alternatif olarak seçilir (Maniya ve Bhatt, 2010: 1786). Bu yöntem
özellikle, kriterlerin nispi önem düzeylerine karar vermenin zor ve karmaşıklaştığı
problemlerde kullanışlı bir yöntemdir (Attri ve Grover, 2013:x).
Maniya ve Bhatt (2010), yöntemi ilk olarak malzeme seçim problemine uygulamıştır. Üç
farklı örnek üzerinden yapılan analizlerle metodun geçerliliği ve tutarlığı test edilmiştir.
Ulaşılan sonuçlar TOPSIS ve GTMA tekniklerince elde edilen bulgularla karşılaştırılmıştır.
Malzeme seçimi problemi için PSI yönteminin en iyi çözümü sunduğu tespit edilmiştir. Maniya ve Bhatt (2011) optimal fabrika yerleşim düzeni seçim problemi için yine PSI tekniğinden
faydalanmıştır. Bu teknik ile karar vericiden kaynaklı yanlış yerleşim düzeninin yol açtığı
verimsizlik, maliyet kaynak israfı gibi kayıpları en aza indirmeyi amaçlamışlardır. Literatürde
VZA, AHP destekli TOPSIS ve GRA yöntemleriyle çözülen üç örnek PSI ile de çözülerek benzer
sonuçlara ulaşılmıştır. Buradan hareketle çalışmada VZA yöntemindeki karmaşık bilgisayar
işlemleri, AHP destekli TOPSIS yönteminde karar vericiye bağlı ağırlık belirleme, GRA
yöntemindeki farklılaşma katsayısı değeri için gerekli olan duyarlılık analizi gibi hesaplamalara
ihtiyaç duymayan PSI yönteminin basitliğine vurgu yapılmaktadır.
Joseph ve Sridharan (2011), esnek üretim sistemlerinde parti üretimini başlatma,
rotalama ve sıralama gibi kararlar için çeşitli çizelgeleme kombinasyonlarının sıralamasını PSI yöntemi ile yapmışlardır. Vahdani, Zandieh ve Tavakkoli-Moghaddam (2011), alternatif yakıt
türlerinin seçim probleminde bulanık TOPSIS ve bulanık PSI yöntemlerini kullanmışlardır.
Çalışmada faktörlerin performans derecelendirmelerini yapabilmek için bulanık dilsel
değişkenlerden faydalanılmıştır. Her iki yöntem ile birbirine çok yakın sıralama elde edilmiştir.
Jahan, Mustapha, Sapuan, Ismail ve Bahraminasab (2012), malzeme seçim problemini çözmek
için nesnel, öznel ve bağımlı ağırlıkları entegrasyonunun sağlandığı yeni birçok kriterli karar
verme tekniği sunmaktadırlar. PSI yönteminde birbiri arasında uyumu yüksek olan kriterler
yakın sıralanmaktadır. Çalışmalarında bunun aksine aradaki yüksek sapmaya göre ele alınan
kriterlerin olabildiğince birbirinden uzak sıralanmasını sağlayacak bir formülasyon
geliştirmişlerdir. Khorshidi ve Hassani (2013), alüminyum bileşiminde istenen kuvvet ve kullanılabilirliği sağlayabilecek malzeme seçimini TOPSIS ve PSI yöntemleri ile yapmışlardır.
TOPSIS’de her bir kriterin ağırlığının belirlenebilmesi için AHP yöntemine de ihtiyaç
duyulmuştur. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda PSI yönteminin herhangi bir göreceli ağırlık
değeri atamaksızın en iyi alternatifi başarıyla seçtiği ve TOPSIS yönteminin yerine
kullanılabileceğini belirtmişlerdir. Almomani, Mohammed, Abdelhadi ve Mumani (2013),
hazırlık zamanını azaltmak için geleneksel SMED yöntemiyle AHP, TOPSIS ve PSI tekniklerini
entegre etmişlerdir. Söz konusu yöntemler ile karar verme sürecini etkileyen maliyet, enerji,
kalite, bakım gibi unsurları göz önüne alarak uygun alternatifler arasından en uygun hazırlık
tekniğini seçecek sistematik bir yaklaşım sunmuşlardır. PVC sektöründen alınan gerçek örnek
üzerindeki uygulama sonucunda makine kullanım oranının iyileştiğini, verimlilik ve esnekliğin
arttığını tespit etmişlerdir.
İmalat Performansı Ölçümü İçin Alternatif Bir Yaklaşım: Tercih İndeksi (PSI) Yöntemi
Business and Economics Research Journal
6(1)2015
68
İlgili literatürden de görüldüğü üzere PSI yöntemi genellikle alternatifler arası seçim
veya sıralama problemlerinde kullanılmıştır. Bu çalışmada ise genel kullanımdan farklı olarak,
imalat hatlarının performans indeksleri PSI yöntemi ile hesaplanmıştır. Yöntemin çalışmaya
uyarlanması esnasında seçim kriterlerinin yerine performans göstergeleri; alternatifler yerine ise bu göstergelerin farklı dönemlerde ölçülmüş değerleri kullanılmıştır. Böylece belirlenmiş
zaman aralığı içerisinde imalat hattının ilgili göstergeler itibariyle performansındaki değişimini
temsil eden indeks değerleri elde edilmiştir. Yöntemin algoritmik adımları aşağıda verildiği
gibidir (Maniya ve Bhatt, 2010, 2011):
Adım-1: Problemi tanımla. İmalat hatları ve bu hatların performanslarını
göstergeler setini C=[Cj, j=1, 2, … , m] ve Cj göstergesinin Ai dönemindeki değerini xij temsil
edecek şekilde karar matrisi oluşturulur (Tablo 2).
Adım-3: Normalize edilmiş karar matrisini oluştur. Çok kriterli karar verme
problemlerinde farklı birimlerle ölçülmüş kriterlerle sıkça karşılaşılır. Bu verilerin uyumlu hale
getirilmesi gerekir. Bu aşamada karar matrisinde yer alan veriler 0-1 arasında standardize
edilir. Eğer göstergenin büyük değeri daha iyiyi temsil ediyorsa (1) numaralı formül ile; küçük
değeri daha iyiyi temsil ediyorsa (2) numaralı formül ile veri normalize edilir.
Adım-4: Tercih varyans değerini (PVj) hesapla. Bu adımda her bir göstergenin aşağıdaki
formül kullanılarak varyansı belirlenir.
Tablo 2. Karar matrisi
Dönemler
(Ai)
Göstergeler (Cj)
C1 C2 …. Cm
A1 x11 x12 …. x1m
A2 x21 x22 …. x2m
…. …. …. …. ….
An xn1 xn2 …. xnm
Burada
Burada
Burada j. göstergenin normalize edilmiş değerlerinin ortalamasıdır ve (4) numaralı formül
ile hesaplanır.
G. Akyuz - S. Aka
Business and Economics Research Journal
6(1)2015
69
Adım-5: Genel tercih değerini (Ψj) belirle. Her bir göstergenin genel tercih değerini elde
etmek için tercih değerindeki sapmanın (Фj) bulunması gerekir. Sapma (Фj), formül (5) ile
genel tercih değeri (Ψj) ise (6) numaralı formül ile hesaplanır.
Tercih İndeksi (Ii), bu çalışmada performans indeksi değerine karşılık gelmektedir. Diğer
bir ifadeyle Ii değeri, imalat hattının i. dönemdeki performans indeksidir. En yüksek değer,
incelenen zaman aralığı içerisinde performansın en yüksek olduğu dönemi; en düşük değer ise
performansın en düşük olduğu dönemi tanımlar.
4. Uygulama
Uygulama, cam sektöründe faaliyet gösteren bir fabrikada gerçekleştirilmiştir. Ayna,
Satina ve Kris (dekoratif cam) olmak üzere üç ayrı imalat hattının bulunduğu fabrikada imalat,
talep tahminleri ve alınan siparişler ışığında hazırlanan günlük planlara göre yapılmaktadır. Gün sonunda hazırlanan raporlar veri tabanında kayıt altına alınmaktadır. Karar vericiler,
imalat hatlarının performanslarını toplam üretim, plana uyum ve ortalama verim olmak üzere
üç gösterge ile takip etmektedir. Değerlendirmeler gösterge bazlı yapılmakta ve ortak bir
performans skoruna/indeksine dönüştürülmemektedir. Bu çalışmada, imalat hatlarının belirli
bir zaman aralığı içerisinde performans gelişimini gösterir indeks değerleri PSI yöntemi ile
hesaplanmıştır. Çalışmanın uygulama aşamaları ve yapılan ölçümler aşağıdaki adımlardan
oluşmaktadır:
Adım 1: İmalat hatlarının yapısal farklılıklarından dolayı indeks değerlerinin ayrı ayrı
hesaplanmasına karar verilmiştir. Fabrika da toplanan verilerden farklı performans
göstergelerinin de hesaplanabileceği karar verici gruba iletilmiş ve yapılan çalışmalar sonucunda performans ölçümü için aşağıdaki 6 ortak göstergenin kullanılması
kararlaştırılmıştır.
Burada tüm göstergelerin genel tercih değerleri toplamının “1” olması gerekir ( ). Bu çalışmada (Ψj) değeri, j. performans göstergesinin belirlenen zaman aralığındaki dönemsel değerlerindeki sapmalardan hareketle hesaplanmış ağırlığı olarak yorumlanmıştır.
Adım-6: Tercih İndeksi (Ii) hesaplanır. Her bir dönem için formül (7) kullanılarak tercih indeksi
hesaplanır.
İmalat Performansı Ölçümü İçin Alternatif Bir Yaklaşım: Tercih İndeksi (PSI) Yöntemi
Business and Economics Research Journal
6(1)2015
70
Adım 2: Günlük veriler toplanarak aylık verilere dönüştürülmüş ve yukarıda verilen
formüller ile performans göstergelerinin aylık değerleri hesaplanmıştır. Her bir imalat hattı
için hesaplanan bu değerler 8 aylık dönemde Tablo 3’de verildiği gibi gerçekleşmiştir. İmalat hatları kendi içerisinde değerlendirildiğinden üç ayrı karar matrisi tanımlanmıştır. Dolayısıyla
tabloda 8x6 boyutunda 3 ayrı karar matrisi bulunmaktadır.
Tablo 3a. Ayna ve Satina İmalat hatlarının aylar itibariyle performans gösterge değerleri
Şekil 1. İmalat hatlarının aylar itibariyle performans indekslerinin gelişimi
G. Akyuz - S. Aka
Business and Economics Research Journal
6(1)2015
73
AHP, TOPSIS ve PSI Sonuçlarının Karşılaştırılması:
Bu başlık altında hatların imalat performansları AHP (Saaty, 1987) ve TOPSIS (Opricovic
ve Tzeng, 2004) yöntemleri kullanılarak hesaplanmış ve PSI sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Bu
aşamada uzman grubunun yaptığı ikili karşılaştırmalar kullanılarak AHP yöntemi ile gösterge ağırlıkları (wk=0.093, 0.380, 0.051, 0.287, 0.160, 0.029) belirlenmiştir (Ek-1). Hatların aylık
performans skorları Tablo 4’deki normalize değerlerin (14) numaralı denklemde yerine
konulması ile hesaplanmıştır. TOPSIS yönteminde de AHP ile elde edilen gösterge ağırlıkları
kullanılmış ve Tablo 8’deki değerler elde edilmiştir.
Yöntem sonuçları arasındaki sıra korelasyonlar incelendiğinde sıralamada küçük
değişiklikler olmakla birlikte Ayna imalat hattında üç yöntemin performans sıralaması
arasında anlamlı bir ilişki bulunmuştur (Tablo 9). Satina ve Kris hatlarında ise PSI-AHP ve AHP-
TOPSIS performans sıralamaları arasında anlamlı bir ilişki vardır.
5. Sonuç ve Değerlendirme
Bu çalışmada, imalat hatlarının belirli bir zaman aralığı içerisinde performans gelişimini
gösterir indeks değerlerini hesaplamak amacıyla PSI yöntemini kullanan bir yaklaşım
önerilmiştir. Uygulama cam sektöründe faaliyet gösteren bir fabrikada gerçekleştirilmiş ve
imalat hatlarının 8 aylık performans indeksleri önerilen yöntem ile incelenmiştir. Yöntem
dinamik bir yapıya sahiptir ve değerlendirmeye alınan veri seti dahilinde görece performans
indekslerini hesaplamaktadır. Dolayısıyla, dokuzuncu ay verileri gerçekleştiğinde
hesaplamaların 9 aylık veriler ile tekrarlanması gerekmektedir.
Çalışmada ayrıca PSI performans sıralama sonuçları ile AHP ve TOPSIS yöntemlerinin
sıralamaları karşılaştırılmış, üç yöntemde de en iyi ve en kötü sıralama değerlerinin birbirlerine yakın olduğu gözlenmiştir. Sıra korelasyon analizi sonucunda da yöntem sonuçları
arasında anlamlı ilişkiler tespit edilmiştir. Literatürde de buna benzer sonuçlara ulaşan
çalışmalar mevcuttur (Almomani vd., 2013; Khorshidi vd., 2013).
Tablo 8. AHP, TOPSIS ve PSI sonuçları
Ayna Satina Kris
PSI AHP TOPSIS PSI AHP TOPSIS PSI AHP TOPSIS
Ay Perf. Sıra Perf. Sıra Perf. Sıra Perf. Sıra Perf. Sıra Perf. Sıra Perf. Sıra Perf. Sıra Perf. Sıra
İmalat Performansı Ölçümü İçin Alternatif Bir Yaklaşım: Tercih İndeksi (PSI) Yöntemi
Business and Economics Research Journal
6(1)2015
74
AHP ve TOPSIS hesaplama sistematiklerinin önemli bir bileşeni kriter ağırlıklarıdır bu
durum çalışmanın sonuçlarına da yansımıştır. Diğer taraftan bu ağırlıklar çoğu zaman karar
vericiler itibariyle de farklılaşabilmektedir. PSI yöntemi, kriter ağırlıklarının belirlenmesinin
güç olduğu durumlarda pratik ve sistematik bir yaklaşım sunmakta, diğer çok kriterli karar verme yöntemlerine de yakın sonuçlar üretebilmektedir (Almomani vd., 2013 ). Yöntemin
zayıf olduğu nokta ise kriterler arası ağırlıkların önem kazanıp belirleyici olduğu durumlardır.
Zira PSI yöntemi bu etkiyi dikkate almamaktadır.
Çalışmada kullanılan göstergeler kalite, esneklik ve verimlilik boyutlarını yansıtan
göstergelerdir. Diğer boyutları yansıtan göstergelerin eklenmesi veya gösterge sayısının
artırılması daha kapsamlı bir değerlendirme imkanı sunacaktır. Nitel değerlendirmelerin
çalışmaya dahil edilmemesi diğer bir kısıtı oluşturmuştur. Ancak burada bulanık küme
teorisinin veya diğer nitel değerlendirme tekniklerinin yönteme adapte edilmesi
gerekmektedir. Gerek farklı boyutların/göstergelerin gerekse nitel verilerin yönteme dahil
edilmesi, çalışmanın geliştirilebilir yönlerinden biridir. Diğer bir yön ise yapısal farklılıklar nedeniyle ayrı ayrı incelenen imalat hattı performanslarını ortak değerlendirecek bir yapının
oluşturulmasıdır. Çalışma gelecekte bu konulara odaklanacaktır.
Kaynaklar
Agrell, P.J. & West, B.M. (2001). A caveat on the measurement of productive efficiency.
International Journal of Production Economics, 69(1), 1-14.
Ahmad, M. & Dhafr, N. (2002). Establishing and improving manufacturing performance
measures. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 18(3-4), 171-176.
Akal, Z. (2005). İşletmelerde Performans Ölçüm ve Denetimi Çok Yönlü Performans
Göstergeleri (6.Baskı). Ankara: MPM Yayınları.
Akgül, A.K. (2011). İmalat Performansının Değerlendirilmesi. Öneri, 9(35), 173-181.
Akyüz, G. (2006). Proses İmalatında Performans Ölçme Ve İyileştirmeye Yönelik Bir
Modelleme Yaklaşımı: Bir Uygulama. Akdeniz Üniversitesi SBE Yayınlanmamış Doktora
Tezi, Antalya.
Almomani, M.A., Mohammed, A., Abdelhadi, A. ve Mumani, A. (2013). A proposed approach
for setup time reduction through integrating conventional SMED method with multiple
Amaratunga D. & Baldry D. (2002). Performance Measurement in Facilities Management and
its Relationships with Management Theory and Motivation. Facilities, 20(10), 327-336.
Attri, R. & Grover, S. (2013). Application of preference selection index method for decision making over the design stage of production system life cycle. Journal of King Saud
University-Engineering Sciences, In Press, Corrected Proof, Available online 17 June
2013.
Bititci, U.S., Suwignjo, P. & Carrie, A.S. (2001). Strategy management through quantitative
modelling of performance measurement systems. International Journal of Production
Economics, 69 (1), 15-22.
Chan, D.C.K., Yung, K.L. & Ip, A.W.H. (2002). An application of fuzzy sets to process
Chen, C.-C. (2008). An objective-oriented and product-line-based manufacturing performance
measurement. International Journal of Production Economics, 112 (1), 380-390.
Chenhall, R.H. (1996). Strategies of manufacturing flexibility, manufacturing performance
measures and organizational performance: an empirical investigation. Integrated Manufacturing Systems, 7(5), 25-32.
Chin, H.G. & Saman, M.Z.M. (2004). Proposed analysis of performance measurement for a
production system. Business Process Management Journal, 10(5), 570-583.
Christiansen, T., Berry, W.L., Bruun, P. & Ward, P. (2003). A mapping of competitive priorities,
manufacturing practices, and operational performance in groups of Danish
manufacturing companies. Intenational Journal of Operations & Production
Management, 23(10), 1163-1183.
Corbett, L.M. & Claridge, G.S. (2002). Key manufacturing capability elements and business
performance. International Journal of Production Research, 40(1), 109-131.
Eswaramurthi, K.G. & Mohanram, P.V. (2013). Improvement of manufacturing performance measurement system and evaluation of overall resource effectiveness. American
Journal of Applied Sciences, 10(2), 131-138.
Gomes, C. F., Yasin, M.M. & Lisboa, J.V. (2006). Performance measurement practices in
manufacturing firms: an empirical investigation. Journal of Manufacturing Technology
Management, 17(2), 144-167.
Hon, K.K.B. (2005). Performance and evaluation of manufacturing systems. CIRP Annals-
Manufacturing Technology, 54(2), 139-154.
Jahan, A., Mustapha, F., Sapuan, S.M., Ismail, M.Y. & Bahraminasab, M. (2012). A framework
for weighting of criteria in ranking stage of material selection process. International
Journal of Advanced Manufacturing Technology, 58, 411-420.
Jain, S., Triantis, K.P. & Liu, S. (2011). Manufacturing performance measurement and target
setting: A data envelopment analysis approach. European Journal of Operational
Research, 214, 616-626.
Joseph, O.A. & Sridharan, R. (2011). Ranking of scheduling rule combinations in a flexible
manufacturing system using preference selection index method. International Journal
of Advanced Operations Management, 3(2), 201-216.
Kazan, H., Özer, G. & Çetin, A.T. (2006). The effects of manufacturing strategies on financial
performance. Measuring Business Excellence, 10(1), 14-26.
Kennerley M. & Neely A. (2002). A Framework of the Factors Affecting the Evolution of
Performance Measurement Systems. International Journal of Operations & Production Management, 22(11), 1222-1245.
Khorshidi, R. & Hassani, A. (2013). Comparative analysis between TOPSIS and PSI methods of
materials selection to achieve a desirable combination of strength and workability in
Al/SiC composite. Materials and Design, 52, 999-1010.
Kodali, R., Sangwan, K.S. & Sunnapwar, V.K. (2004). Performance value analysis for the
justification of world-class manufacturing systems. Journal of Advanced Manufacturing
Systems, 3 (1), 85-102.
İmalat Performansı Ölçümü İçin Alternatif Bir Yaklaşım: Tercih İndeksi (PSI) Yöntemi
determinants. Intenational Journal of Operations & Production Management, 25(9),
851-874.
Lo, E.K. & Pushpakumara, C. (1999). Performance and partnership in global manufacturing-modelling frameworks and techniques. International Journal of Production Economics,
60-61, 261-269.
Maniya, K. & Bhatt, M.G. (2010). A selection of material using a novel type decision-making
method: Preference selection index method. Materials and Design, 31, 1785-1789.
Maniya, K.D. & Bhatt, M.G. (2011). An alternative multiple attribute decision making
methodology for solving optimal facility layout design selection problems. Computers
& Industrial Engineering, 61, 542-549.
Opricovic, S. & Tzeng, G.-H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative
analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156, 445–
455.
Parthiban, P. & Goh, M. (2011). An integrated model for performance management of
manufacturing units. Benchmarking: An International Journal, 18(2), 261-281.
Saaty, R. W. (1987). The analytic hierarchy process-what it is and how it is used.
Mathematical Modelling, 9(3-5), 161-176.
Sarkis, J. (2003). Quantitative models for performance measurement systems-alternate
considerations. International Journal of Production Economics, 86(1), 81-90.
Vahdani, B., Zandieh, M. & Tavakkoli-Moghaddam, R. (2011). Two novel FMCDM methods for